准备工作

搭建一套量化系统并非一件容易的事，如果你是一位初出茅庐的程序猿，在下文中如遇到不懂的知识点请自行查阅相关资料，本文也会推荐一些文章和书籍，个人认为作为一名合格的程序猿，最基本的自学能力和探究精神还是需要有的，不要等待别人将答案送到你面前。
本系统采用分布式架构，涉及到的编程语言有：C++、C#、NodeJS，数据库采用MySql，通讯中间件采用ZeroMQ。选择C++的原因有二点，首先考虑到与交易所接口兼容最优化，其次考虑到算法的性能最优化，故所有的后端交易相关应用都采用C++进行编程；选用C#主要原因是为了降低策略开发者的编写难度，毕竟策略开发人员的编程水平没有那么高，并且可快速开发一些可视化回测分析程序；而NodeJS是为了方便开发Web端界面，并且提供一些REST API接口供前端应用调用。最后选用MySql也是为了方便部署，方便使用，并且它的内存数据库还是性能相当不错的，如替换其他数据也可以，如：SqlServer、Oracle、Mongodb等。由于系统采用分布式，为了降低开发难度，应用间数据通讯并非采用原生的tcp/ip协议进行编码，而采用ZeroMQ进行编程，通过几种常用模式，如：REQ/REP、PULL/PUSH、PUB/SUB等，就能轻松进行数据通讯。最后本项目开发工具采用VS2015和VSCode，读者可自行下载。以下所有的项目工程都将基于这两款IDE进行建立。
以上仅仅是编程方面的准备工作，但如果想做好一套量化系统，你必须对业务知识有深刻的了解，不然后面的一些细节你可能无法把控，甚至会引发一些意想不到的灾难。不积跬步,无以至千里;不积小流,无以成江海。让我们一步一个脚印，先把基础打扎实，再正式开始我们的量化系统搭建之行。在此推荐《c++ primer plus》、《C#高级编程》、《代码之美》，交易相关的大家可以参加协会组织的从业人员资格考试，这样能系统的学习基础知识、法律知识等。相信充分做好这些准备后，下文的量化系统搭建会非常轻松、非常有趣。

架构设计

系统架构

本量化系统分为前端和后端，前端主要面向用户，用于策略编写、手工下单、监控、报告分析等；后端将交易和行情进行封装，以及指令路由工作，并提供最简单的接口供前端使用。

以下是行情中心内部架构，考虑到后期接入多家交易所行情，所以将行情接收器独立出来，这样能更好的做到负载均衡，并各自将行情写入内存数据库，供其他应用调用；而行情中心将收集各接收器推送来的行情，封装成统一格式再发布给订阅者。

以下是交易中心与算法工人内部架构，交易中心主要负责接收客户端发送过来的指令，通过风控层后将指令路由至算法工人，由算法工人处理订单逻辑，如：条件单、追单、止损止盈单等，并最终将订单报入交易所场内，同时将回报返回给交易中心，再由交易中心将回报返回给订阅用户。
交易中心还负责路由用户发送的策略指令，并根据指令分发给策略回测工人或者策略仿真工人，对应的去执行回测指令或者启动策略等。

整个量化系统的总架构由以上三个流程图作为核心，后面我们会针对每一个模块进行剖析，最终一步步的去实现出整套量化系统。

数据库结构

1. 用户表Users

1. 日志表Logs

1. 合约表Contracts

1. 账户表Accounts

1. 持仓表Positions

1. 订单表Orders

1. 成交表Trades

1. 结算表Settles

1. 报告表Reports

1. 策略表Strategies

1. 每日资金表DailyMoneys

本量化系统的历史行情数据采用调用第三方接口的方式，因为数据整理也是一项很庞大的工作，一时半会完善不好整个行情数据库。在此毛遂自荐一下我们自己的 EPI金融数据接口，该行情库的数据已经过多次清洗和检验了，准确率能达到95%以上。
以上是整个量化系统的架构设计，后面将详细介绍每个模块的内部设计并进行编码，所有的源码将会发布至Github上，并将本项目命名为Quant。